"En los años oscuros sólo aquellos con el poder o el ingreso (y algunos expertos selectos) poseían habilidades de lectura y escritura. Hoy en día se argumenta que la alfabetización de la población (que no es del 100%) junto con la invención de la tecnología impresa ha sido una de las mayores fuerzas emancipadoras de la historia moderna" (Van Rossum and others 1999)

"La ilustración es la facilidad humana de escribir de forma creativa textos, usando símbolos o infraestructura tecnológica. Esto permite que las personas representen sus ideas en textos que pueden ser interpretados por otras personas" (Vee 2013)

• R es un lenguaje y ambiente para gráficas y estadísticas computacionales.

• R está basado en el lenguaje S, originalmente desarrollado por John Chambers y colegas de AT&T Bell Labs a finales de los 70s e inicios de los 80s.

• R es un recurso libre con licencia gratuita. Fue desarrollado inicialmente por Robert Gentleman y Ross Ihaka en la Universidad de Auckland, New Zealand en los 90s.

• R es conocido formalmente como "The R Project for Statistical Computing". https://www.r-project.org

• Fundamentos
• Trabajo con datos cargados
• Trabajo con datos de internet
• Creación de documentos Rmw
• Gráficos Ggplot
• Gráficos Plotly
• Creación de documentos científicos

• Identificar las ventajas de R en la estadística como herramienta para la investigación.

• Utilizar las herramientas estadísticas para el análisis y presentación de los datos.

• Familiarizarse con los aspectos básicos de la programación estadística.
• Aprender a usar vectores y matrices en la programación.
• Crear funciones en R.
• Crear un documento / presentación LaTeX o HTLM.

• Crear un informe dinámico utilizando RMarkdown y Sweave.

Página del Curso

https://github.com/Andres1984/Data-Analysis-with-R

Páginas web

• https://cran.r-project.org

• https://www.rstudio.com

• https://stackoverflow.com

• Zuur, A., Ieno, E. N., & Meesters, E. (2009). A Beginner's Guide to R. Springer Science & Business Media.

• Peter, D. (2002). Introductory statistics with R.

• Arratia, A. (2014). Computational finance. An Introductory Course with R, Atlantis Studies in Computational Finance and Financial Engineering, 1.

• Peng, R. (2012). Exploratory data analysis with R. Lulu. com.

• Torgo, L. (2011). Data mining with R: learning with case studies. Chapman and Hall/CRC.

Exploratory Data Analysis refers to the critical process of performing initial investigations on data so as to discover patterns,to spot anomalies,to test hypothesis and to check assumptions with the help of summary statistics and graphical representations.

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